Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EBRU ŞENGÜL
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Emin Uğur Ulugergerli
Özet:
Zamana bağlı değişen fiziksel olguların incelenmesinde elde edilen veriler, zaman serileri (ZS) olarak tanımlanmaktadır. ZS, o fiziksel olguya ilişkin bilginin yanında, gürültü bileşenlerini de içeren, üstüste binmiş sinyaller biçiminde karmaşık bir yapıdadır. Gözlemlenen olgunun fiziksel anlamının kavranabilmesi için, ZS'deki gürültünün tanımlanması ve yok edilmesi amacına yönelik çalışmalara gereksinim vardır. Bu amaçla veri hazırlama ve değerlendirme başlıkları altında farklı yöntemler kullanılarak uygulamalar gerçekleştirilmektedir. Kullanılan yöntemlerin dayandığı temel sayıltılar ve verideki gürültü türlerine bağlı olarak üstünlük ve zayıflıkları, gürültü bileşenlerini yok etme çalışmalarının başarısını etkilemektedir.Çalışmada, yerin doğal elektromanyetik alan bileşenlerindeki değişimlerin ölçülmesine dayanan manyetotelürik (MT) yöntem verisi kullanılmıştır. ZS'deki gürültü etkileri, MT bileşenlerinin öz ve çapraz güç görüngelerinde sapmalara ve dolayısıyla yer-elektrik yapıyı tanımlamaya yarayan yer tepki fonksiyonunda (YTF) sistematik hatalara neden olmaktadır. Bu nedenle, alt zaman aralıklarına (segment) ayrılan ZS'lerin sınıflanarak, YTF hesaplamaları öncesinde, gürültülü segmentlerin; elenmesi, ağırlıklandırılması ve tahmin edilmesi biçiminde gürültü yok etme yöntemleri geliştirilmiştir. Çalışmalar, ortalama % 30 hata aralığı kabulü ile yapılmıştır. Bu kritere göre gürültü yok etme çalışmaları, MT bileşenlerinin; 1-öz güç görünge genliklerindeki durağanlığı bozan gürültülü segmentlerin sınıflanması ve elenmesi (GYS sınıflama); 2- segmentlerin ZS dokusunu ve durağanlığını bozan gürültü etkilerinin, 1'deki değişim ile birlikte değerlendirilerek, gürültülü segmentlerin sınıflanması ve elenmesi (İEG sınıflama); 3- İEG sınıflaması ile tanımlanan gürültülü segmentlerin, ağırlıklandırılarak, çözüme etkisinin azaltılması ve 4- yapay sinir ağı (YSA) modeli ile, verinin zaman ve frekans ortamı niteliklerine bağlı olarak gürültülü segmentlerin tahmin edilmesi ve elenmesi biçiminde özetlenebilir.Yöntemler, yapay veride denenmiş, ardından 2 farklı arazi verisinde uygulanmıştır. Sonuçta, sınıflama çalışmalarıyla, segmentler arasında zıtlık gösteren ve geleneksel yaklaşımların yetersiz kaldığı gürültü bileşenlerinin yok edilebildiği görülmüştür. İEG ağırlıklandırmalı robust yaklaşımı ile; geleneksel robust yöntemine alternatif olacak biçimde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ek olarak YSA'nın hızlı ve otomasyona yönelik üstünlüklerinin, MT verisi gürültü yok etme çalışmalarında uygulanabilirliği gözlenmiştir.